太阳能预测

资 源 简 介

太阳能预测

详 情 说 明

太阳能预测技术在可再生能源管理中扮演着关键角色，而基于神经网络的预测方法因其强大的非线性拟合能力成为热门选择。在Matlab环境中，我们可以借助神经网络工具箱构建模型，对阴天（oversered）等复杂天气条件下的未来太阳辐射数据进行预测。

核心思路分为三阶段：首先需准备历史太阳辐射数据集，包含时间戳、天气指标（如云量、湿度）和实际辐射值；其次设计神经网络结构，通常采用前馈网络或LSTM处理时间序列特征，隐层节点数可通过试错法确定；最后用Levenberg-Marquardt等算法训练模型，并用均方误差评估性能。

预测未来数据时需特别注意天气突变的影响。建议加入滑动窗口机制，将近期真实数据动态输入模型以修正长期预测偏差。对于多云条件的预测，可增加云层运动特征的输入维度，或采用集成学习结合多个气象模型输出。

该方法可扩展至光伏发电功率预测，但需注意不同地域的太阳高度角、大气散射等物理因素差异。实际部署时建议采用在线学习策略，定期用新数据更新网络权重以适应季节变化。